الارتباط المتراكم في فوركس ستاتا

للأسئلة سريعة البريد الإلكتروني dataprinceton. edu. لا أبتس. ضرورية خلال المشي في ساعات. ملاحظة: مختبر دس مفتوح طالما فايرستون مفتوح، لا المواعيد اللازمة لاستخدام أجهزة الكمبيوتر المختبرية لتحليل الخاصة بك. بيانات الفريق مقدمة البيانات الخاصة بالبيانات، والتي تسمى أيضا البيانات الطولية أو بيانات السلاسل الزمنية المقطعية العرضية، هي البيانات التي لوحظت فيها حالات متعددة (أشخاص، شركات، بلدان، إلخ) في فترتين زمنيتين أو أكثر. ومن الأمثلة على ذلك الدراسة الاستقصائية الطولية الوطنية للشباب، حيث تم مسح عينة ممثلة على الصعيد الوطني للشباب بصورة متكررة على مدى عدة سنوات. هناك نوعان من المعلومات في بيانات سلسلة زمنية مستعرضة: المعلومات المستعرضة المنعكسة في الاختلافات بين المواضيع، وسلسلة زمنية أو داخل الموضوع المعلومات تنعكس في التغييرات داخل المواضيع مع مرور الوقت. تقنيات الانحدار البيانات لوحة تسمح لك للاستفادة من هذه الأنواع المختلفة من المعلومات. في حين أنه من الممكن استخدام تقنيات الانحدار متعددة العادية على بيانات لوحة، فإنها قد لا تكون الأمثل. قد تخضع تقديرات المعاملات المستمدة من الانحدار لتحيز متغير محذوف - وهي مشكلة تنشأ عندما يكون هناك متغير أو متغيرات غير معروفة لا يمكن السيطرة عليها مما يؤثر على المتغير التابع. مع بيانات لوحة، فمن الممكن للسيطرة على بعض أنواع المتغيرات حذف حتى من دون مراقبتها، من خلال مراقبة التغيرات في المتغير التابع مع مرور الوقت. ويتحكم هذا في المتغيرات المحذوفة التي تختلف بين الحالات ولكنها ثابتة على مر الزمن. ومن الممكن أيضا استخدام بيانات لوحة للتحكم في المتغيرات حذفت التي تختلف مع مرور الوقت ولكنها ثابتة بين الحالات. استخدام بيانات اللوحة في ستاتا ينبغي أن تحتوي مجموعة بيانات الفريق على بيانات عن الحالات n، على مدى فترات زمنية t، لمجموع ملاحظات n مرات. ويقال إن البيانات من هذا القبيل تكون في شكل طويل. في بعض الحالات قد تأتي البيانات الخاصة بك في ما يسمى النموذج الواسع، مع ملاحظة واحدة فقط لكل حالة والمتغيرات لكل قيمة مختلفة في كل فترة زمنية مختلفة. لتحليل البيانات مثل هذا في ستاتا باستخدام الأوامر لتحليل البيانات لوحة، تحتاج إلى أولا تحويله إلى شكل طويل. ويمكن القيام بذلك باستخدام الأمر ستاتاس إعادة تشكيل. للمساعدة في استخدام إعادة تشكيل، انظر ستاتاس المساعدة عبر الإنترنت أو هذه الصفحة على شبكة الإنترنت. توفر ستاتا عددا من الأدوات لتحليل بيانات اللوحة. الأوامر كلها تبدأ مع شت بادئة وتشمل ستريغ، زتبروبيت، زتسوم و شتباب - إصدارات البيانات لوحة من ريج مألوفة، بروبيت، مجموع وأوامر التبويب. لاستخدام هذه الأوامر، أخبر ستاتا أولا أن مجموعة البيانات الخاصة بك هي بيانات اللوحة. يجب أن يكون لديك متغير يحدد عنصر الحالة في اللوحة (على سبيل المثال، معرف بلد أو شخص) وأيضا متغير زمني في تنسيق تاريخ ستاتا. للحصول على معلومات حول تنسيقات متغيرات ستاتاس، راجع بيانات سلسلة الوقت في صفحة ستاتا. فرز البيانات الخاصة بك عن طريق متغير لوحة ثم من خلال متغير التاريخ داخل متغير لوحة. ثم تحتاج إلى إصدار الأمر تسيت لتحديد لوحة ومتغيرات التاريخ. إذا كان متغير اللوحة يدعى بانلفار ويسمى متغير التاريخ ديتفار، فإن الأوامر المطلوبة هي: إذا كنت تفضل استخدام القوائم، استخدم الأمر ضمن "إعداد سلسلة الوقت الإحصائيات" و وتيليتيز ديكلير البيانات لتكون سلسلة زمنية. ثابت، بين وعشوائية تأثيرات نماذج الانحدار المؤثرات الثابتة الانحدار المؤثرات الثابتة هو نموذج لاستخدامها عندما تريد السيطرة على المتغيرات المحذوفة التي تختلف بين الحالات ولكنها ثابتة مع مرور الوقت. فإنه يتيح لك استخدام التغييرات في المتغيرات مع مرور الوقت لتقدير آثار المتغيرات المستقلة على المتغير التابع الخاص بك، وهي التقنية الرئيسية المستخدمة لتحليل البيانات لوحة. أمر الانحدار الخطي على البيانات لوحة مع آثار ثابتة في ستاتا هو ستريغ مع الخيار في، وتستخدم مثل هذا: إذا كنت تفضل استخدام القوائم، الأمر تحت الإحصاءات سلسلة زمنية عبر المقاطع الخطي نماذج الانحدار الخطي. وهذا يعادل توليد متغيرات وهمية لكل حالة من الحالات الخاصة بك وإدراجها في الانحدار الخطي القياسية للسيطرة على هذه الآثار حالة ثابتة. وهو يعمل بشكل أفضل عندما يكون لديك حالات أقل نسبيا وفترات زمنية أطول، حيث أن كل متغير وهمية يزيل درجة واحدة من الحرية من النموذج الخاص بك. بين تأثير الانحدار مع بين الآثار هو نموذج لاستخدامها عندما تريد السيطرة على المتغيرات المحذوفة التي تتغير مع مرور الوقت ولكنها ثابتة بين الحالات. انها تسمح لك لاستخدام الاختلاف بين الحالات لتقدير تأثير المتغيرات المستقلة المحذوفة على المتغير التابع. أمر الانحدار الخطي على البيانات لوحة مع بين الآثار في ستاتا هو ستريغ مع أن يكون الخيار. تشغيل إكستريغ مع بين الآثار يعادل أخذ متوسط ​​كل متغير لكل حالة عبر الزمن وتشغيل الانحدار على مجموعة البيانات المنهارة من الوسائل. وبما أن هذا يؤدي إلى فقدان المعلومات، بين الآثار لا تستخدم كثيرا في الممارسة العملية. الباحثون الذين يرغبون في النظر في الآثار الزمنية دون النظر في آثار لوحة عموما سوف تستخدم مجموعة من المتغيرات وهمية الوقت، وهو نفس الوقت تشغيل الآثار الثابتة. إن التأثير بين مقدر التأثير مهم في الغالب لأنه يستخدم لإنتاج مقدر الآثار العشوائية. التأثيرات العشوائية إذا كان لديك سبب للاعتقاد بأن بعض المتغيرات المحذوفة قد تكون ثابتة مع مرور الوقت ولكنها تختلف بين الحالات، وقد يتم إصلاح حالات أخرى بين الحالات ولكنها تختلف بمرور الوقت، فيمكنك تضمين كلا النوعين باستخدام تأثيرات عشوائية. ستاتاس تقدير الآثار العشوائية هو المتوسط ​​المرجح من ثابت وبين الآثار. أمر الانحدار الخطي على بيانات لوحة مع تأثيرات عشوائية في ستاتا هو ستريغ مع خيار إعادة. الاختیار بین التأثیرات الثابتة والعشوائیة تقوم الطریقة المقبولة عموما للاختیار بین التأثیرات الثابتة والعشوائیة بتشغیل اختبار هوسمان. إحصائيا، الآثار الثابتة هي دائما شيء معقول للقيام مع البيانات لوحة (أنها تعطي دائما نتائج متسقة) لكنها قد لا تكون النموذج الأكثر كفاءة لتشغيل. سوف آثار عشوائية تعطيك أفضل P - القيم كما أنها مقدر أكثر كفاءة، لذلك يجب تشغيل تأثيرات عشوائية إذا كان ستاتيستكالي مبرر للقيام بذلك. اختبار هوسمان يتحقق نموذج أكثر كفاءة ضد نموذج أقل كفاءة ولكن متسقة للتأكد من أن نموذج أكثر كفاءة كما يعطي نتائج متسقة. لتشغيل اختبار هوسمان مقارنة ثابتة مع تأثيرات عشوائية في ستاتا، تحتاج إلى تقدير أول نموذج الآثار الثابتة، حفظ المعاملات بحيث يمكنك مقارنتها مع نتائج النموذج التالي، وتقدير نموذج الآثار العشوائية، ثم القيام به مقارنة. ويختبر اختبار هوسمان الفرضية الصفرية أن المعاملات المقدرة بواسطة مقدر الآثار العشوائية الفعالة هي نفس المعاملات التي يقدرها مقدر التأثير الثابت الثابت. إذا كانت (قيمة P ضئيلة، Probchi2 أكبر من 0.05) فإنه من الآمن استخدام تأثيرات عشوائية. إذا كنت تحصل على قيمة P كبيرة، ومع ذلك، يجب عليك استخدام تأثيرات ثابتة. مزيد من القراءة بين المقدرين من ستاتا نقاش يقارن بين المقدر لمقدر الآثار العشوائية. اختبار للتغاير غير المتجانسة على مستوى اللوحة والربط الذاتي من ستاتا يشمل الأمر المكتوب من قبل المستخدم الذي يقوم بإجراء اختبار بسيط للارتباط المتسلسل. مقدمة في الاقتصاد القياسي من قبل جيمس H. ستوك ومارك دبليو واتسون، 2003 هذا النص لديه مناقشة جيدة من الناحية النظرية وراء تحليل البيانات لوحة، وكان يستخدم في إعداد هذه الصفحة. انظر على وجه الخصوص الفصل 8، الانحدار مع لوحة البيانات. كوبي 2007 أمناء جامعة برينستون. كل الحقوق محفوظة. dataprinceton. edu ملاحظة: المعلومات هي لجامعة برينستون. لا تتردد في استخدام الوثائق ولكن لا يمكننا الإجابة على الأسئلة خارج برينستون هذه الصفحة آخر تحديث للموقع: إعلان للقيام بذلك سوف تحتاج إلى إعادة تشكيل البيانات الخاصة بك من شكل طويل، والتي يجب أن تكون في إذا كنت تقوم بتشغيل مكسميكسد، إلى على نطاق واسع. إذا كنت تستخدم الأمر إعادة تشكيل للحصول على البيانات في شكل واسع سيكون لديك متغير تابع واحد لكل نقطة زمنية بدلا من متغير واحد ومؤشر الوقت ويمكنك ثم حساب الارتباطات متخلفة. ريتشارد T. كامبل فخري أستاذ الإحصاء الحيوي وعلم الاجتماع جامعة إلينوي في شيكاغو 07 يونيو 2014، 23:11 من التحلق في ما تتحول جوجل، والعلاقات المتبادلة متخلفة يبدو أن نوعا من التناظرية من سلسلة زمنية مألوفة عبر كوريلوغرام التي تطبق إلى معاملات الانحدار لتفاعل الوقت الجماعي. هل حصلت على هذا الحق إذا كان الأمر كذلك، ثم لن ترغب في سحب معاملات الانحدار ذات الصلة من e (b) إلى متغيرين قبل استخدام زكور إذا لم أكن الحصول على هذا الحق، ثم فقط ما هو كوتكروس تأخر الارتباطات عندما يتعلق الأمر تحليل البيانات من مخطط تقسيم (تدابير متكررة) تصميم الدراسة في الكتابة في وقت مبكر على تحليل البيانات لوحة في العلوم الاجتماعية، كان مصطلح كوتاكروس-لاجيد كورلاتيونكوت في الاستخدام الشائع. انظر على سبيل المثال: بعض النماذج الخطية لتحليل لوحة ثنائي الموجات، ثنائي المتغير. دانكان، أوتيس D. Psychological بوليتين، المجلد 72 (3)، سبتمبر 1969، 177-182 الذي يناقش الافتراضات المقيدة جدا اللازمة لفهم مثل هذه الارتباطات. ريتشارد T. كامبل فخري أستاذ الإحصاء الحيوي وعلم الاجتماع جامعة إلينوي في شيكاغو 08 يونيو 2014، 09:19 شكرا لكم على اقتراحاتكم. إعادة تشكيل البيانات الخاصة بي إلى شكل واسع وعندما أحاول الأمر زكور، أحصل على رسالة خطأ تشير إلى أنني بحاجة إلى تعيين متغير الوقت مع الأمر تسيت. لا أستطيع أن يبدو لمعرفة كيفية القيام بذلك. رمز بلدي ورسائل الخطأ أدناه: زكور CKIAccWT1 CKIAccWT2 متغير الوقت لم يتم تعيين، استخدم - tsset فارنام. - T1 و T2 في كل اسم متغير أعلاه تشير إلى الوقت (T1 الوقت 1 T2 الوقت 2) نظرت إلى بناء الجملة ل تسيت وأنه على النحو التالي: تسيت تيمفار. خيارات ولكن لا أستطيع معرفة ايفو للقيام بذلك أي اقتراحات